DStream是一系列连续的RDD来表示。每个RDD含有一段时间间隔内的数据（）

SparkStreaming计算基于DStream将流式计算分解成一系列短小的批处理作业（） RDD可以转化为DataFrames，但是DataFrames不能转化为RDD RDD的map操作不会改变RDD的分区数目。() Spark RDD是惰性求值的，如果需要对一个RDD多次使用，那么调用行动操作时每次都需要重复计算RDD以及它的依赖。() distinct 算子对源RDD进行去重后返回一个新的RDD（） RDD 是含义是（） 请问RDD的()操作是根据键对两个RDD进行内连接 如果numPartitions是分区个数，那么Spark每个RDD的分区ID范围是()。 RDD的filter函数返回一个存储符合过滤条件的所有元素的新RDD。() Spark中的每个RDD一般情况下是由()个分区组成的。 RDD的flatMap操作是将函数应用于RDD之中的每一个元素，将返回的迭代器(数组、列表等)中的所有元素构成新的RDD。() RDD说法错误的是（） RDD中join操作根据键对两个RDD进行内连接，将两个RDD 中键相同的数据的值相加。() groupByKey算子在一个（K，V）的RDD上调用，返回一个（K，Iterator[V]）的RDD RDD是一个()的数据结构 RDD有哪些缺陷（） 以下哪些是rdd的特性（） （）是通过连续播放一系列画面，给视觉造成连续变化的图画 （ ）是通过连续播放一系列画面，给视觉造成连续变化的图画。 通过连续播放一系列画面，给视觉造成连续变化的图画是（　　）。